KMO检验MATLAB程序

以下是一个简单的 MATLAB 程序，用于执行 KMO 检验：

function [kmo, kmo_sig] = kmo_test(x)
% x: 数据矩阵，每一列代表一个变量
% kmo: KMO 检验的统计量，范围在0到1之间，越接近1越好
% kmo_sig: KMO 检验的显著性水平，小于0.05则认为存在多重共线性
n = size(x, 1);
p = size(x, 2);
r = corr(x);
icorr = inv(r);
diag_icorr = diag(icorr);
kmo = sum(diag(r).^2)/(sum(diag_icorr.^2)+sum(diag(r).^2));
kmo_sig = 1-chi2cdf(n*(n-1)/2*kmo, p*(p-1)/2);
end

使用方法：

将数据矩阵 `x` 作为输入，该函数将返回 KMO 检验的统计量 `kmo` 和显著性水平 `kmo_sig`。

例如，如果您有一个包含5个变量和100个样本的数据集，可以按以下方式使用此函数：

data = rand(100, 5);  % 生成随机数据
[kmo, kmo_sig] = kmo_test(data);  % 运行 KMO 检验
disp(['KMO检验统计量：', num2str(kmo)]);
disp(['KMO检验显著性水平：', num2str(kmo_sig)]);

请注意，KMO 检验需要至少3个变量才能进行。同时，如果 KMO 检验的显著性水平小于0.05，则说明在数据中存在多重共线性。